数据分享|基于Python、Hadoop零售交易数据的Spark数据处理与Echarts可视化分析
案例数据集是在线零售业务的交易数据，采用Python为编程语言，采用Hadoop存储数据，采用Spark对数据进行处理分析，并使用Echarts做数据可视化。
Category Archives: 经济
python岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、Keras神经网络、kmeans聚类链家租房数据地理可视化分析
最近我们被客户要求撰写关于租房数据分析的研究报告。利用 python 爬取链家网公开的租房数据
R语言ECM误差修正模型、均衡修正模型、受限VECM、协整检验、单位根检验即期利率市场数据
传统上，协整的测试是在非常长的时间内进行的，本案例研究A测试了1960-2010年期间T-Bill利率和国债收益率之间的平衡。
美光科技股票基本分析：经济背景、行业分析财政状况（盈利、EBITDA、PP&E、D&A等）预测计算DCF
本文收集信息和数据，从多方面评估分析美光科技的市场走向，商业前景。
数据分享|WEKA用决策树、随机森林、支持向量机SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归信贷违约预测报告
数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
python可视化探索新冠疫情病毒与失业率是否存在线性关系
2020年疫情愈演愈烈，新冠的检测与确诊人数也急剧上飙，失控的疫情无疑给经济造成了巨大的打击，同时也极大的影响了就业市场。
Python用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略的股票价格MACD分析
预测股票价格，并在合适的时间产生交易策略实现收益，一直是一个热门的问题，到现在为止也提出了很多预测方法。
R语言多元线性回归、ARIMA分析美国不同候选人对经济GDP时间序列影响
近段时间，美国总统大选引起了世界各国的关注。
Matlab用回归、SEIRD模型、聚类预测美国总统大选、新冠疫情对中美经济的影响
WeChat Tencent QQ email print 由Haoran Chen撰写 对于两人竞选，因为对
基于简化的评分卡、Smote采样和随机森林的信贷违约预测
随着互联网经济的迅猛发展，个人信贷规模在近年来呈现了爆炸式增长。
SPSS用KMEANS(K均值)、两阶段聚类、RFM模型在P2P网络金融研究借款人、出款人行为数据规律
随着P2P网络金融平台的交易量的激增，其交易数据不能得到充分有效地利用。
Eviews用向量自回归模型VAR实证分析公路交通通车里程与经济发展GDP协整关系时间序列数据和脉冲响应可视化
河源市是国务院1988年1月7日批准设立的地级市，为了深入研究河源市公路交通与经济发展的关系，本文选取了1988－2014年河源市建市以来24年的地区生产总值（GDP）和公路通车里程（GL）的时间序列数据。
R语言广义矩量法GMM和广义经验似然GEL估计ARMA、CAPM模型分析股票收益时间序列
本文展示了如何通过矩量的广义方法和广义经验似然来估计模型。
R语言VaR市场风险计算方法与回测、用Logit逻辑回归、Probit模型信用风险与分类模型
市场风险指的是由金融市场中资产的价格下跌或价格波动增加所导致的可能损失。
R语言主成分pca、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标
建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析
Python用ARIMA ，ARIMAX预测商店商品销售需求时间序列数据
本文在相对简单的数据集上探索不同的时间序列技术。
Matlab随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列
波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)。
R语言用隐马尔可夫Profile HMM模型进行生物序列分析和模拟可视化
本文开发和应用用于生物序列分析的隐马尔可夫模型和HMM。
Matlab用向量误差修正VECM模型蒙特卡洛Monte Carlo预测债券利率时间序列和MMSE 预测
此示例说明如何从 VEC( q ) 模型生成 Monte Carlo 预测。
R语言和Python对copula模型Gaussian、t、Clayton 和Gumbel族可视化理论概念和文献计量使用情况
本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。
Python 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗Monte Carlo随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。
R语言隐马尔可夫模型HMM连续序列重要性重抽样CSIR估计随机波动率模型SV分析股票收益率时间序列
在本笔记本中，我们向读者介绍了基本的随机波动率模型，并通过连续顺序重要性重采样讨论了它们的估计。我们使用收益率数据集来讨论 CSIR 在随机波动率模型估计中的实现和性能。
Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性
该项目包括：自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
R语言极值理论：希尔HILL统计量尾部指数参数估计可视化
极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布。
R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化
Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。
Python银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机svm分析营销活动数据
该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。
R语言结构方程模型SEM分析心理学和营销研究数据路径图可视化
结构方程建模 (SEM) 是一种全面而灵活的方法，包括在假设模型中研究变量之间的关系。
Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化
在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率
当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。
R语言用回归构建配对交易策略量化模型分析股票收益和价格
对于那些不熟悉“配对交易”概念的人来说几句话。
R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列
本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。
R语言指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率时间序列
从广义上讲，复杂的模型可以实现很高的预测准确性。
R语言Copula模型分析股票市场板块相关性结构
这篇文章是关于 copulas 和重尾的。
R语言ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化
最近我们被客户要求撰写关于股票收益率时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我们展示了 copula GARCH 方法拟合模拟数据和股票数据并进行可视化。
R语言向量自回归VAR的迭代多元预测估计 GDP 增长率时间序列
VARs的结构也允许联合检验多个方程的限制。
Python用Markowitz有效边界构建最优投资组合可视化分析四只股票
在这篇文章中，我想介绍 现代 投 资组合理论 (MPT)_、 _有效边界 以及它对投资组合构建的一些影响。
R语言多变量广义正交GARCH（GO-GARCH）模型对股市高维波动率时间序列拟合预测
在多变量波动率预测中，我们有时会看到对少数主成分驱动的协方差矩阵建模，而不是完整的股票。
R语言样条曲线分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值分析收益率数据
一只 股票的_beta_值通常意味着它与市场的关系，当市场变动 1%时，我们期望股票会发生多少百分比的变动。
R语言用收缩估计Shrinkage股票beta系数回归分析Microsoft收益率风险
配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。
R语言GJR-GARCH和GARCH波动率预测普尔指数时间序列和Mincer Zarnowitz回归、DM检验、JB检验
在投资组合管理、风险管理和衍生品定价中，波动性起着重要作用。
R语言分位数自回归QAR分析痛苦指数：失业率与通货膨胀率时间序列
“分位数自回归”，它是对时间序列域的重要扩展。
R语言用有限混合模型(FMM,finite mixture model)创建衰退指标对股市SPY、ETF收益聚类和双坐标图可视化
从广义上讲，我们可以将金融市场状况分为两类：牛市和熊市。
R语言ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列
对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。
Python用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟和估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化
这篇文章介绍了一类离散随机波动率模型。
R 语言用RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 ，这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。
R语言模拟和预测ARIMA模型、随机游走模型RW时间序列趋势可视化
当一个序列遵循随机游走模型时，就说它是非平稳的。
SAS分类决策树预测贷款申请评分剪枝和结果可视化
分类树的一个常见用途是预测抵押贷款申请人是否会拖欠贷款。
R语言股票收益分布一致性检验KS检验Kolmogorov-Smirnov、置换检验Permutation Test可视化
今年的收益是否真的与典型年份的预期不同？
R语言模拟ARCH过程模型分析时间序列平稳性、波动性
在事物的发展过程中，常表现出复杂的波动情况，即时而波动的幅度较缓，而又时常出现波动集聚性(VolatilitY clustering),在风险研究中经常遇到这种情况。
R语言Fama French (FF) 三因子模型和CAPM多因素扩展模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化
FF 模型通过回归除市场收益之外的几个变量的投资组合收益来扩展 CAPM。
Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场
最近我们被客户要求撰写关于量化交易的研究报告。
R语言Copula估计边缘分布模拟基金收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数。
R语言非线性回归beta系数估算股票市场的风险分析亚马逊AMZN股票和构建投资组合
Beta 假设反映了一种工具对例如市场的风险。但是，您可以通过各种方式估算此度量。
Matlab用Copula模型进行蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟和拟合股票收益数据分析
最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。
R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据
本文通过一些指数对散点图矩阵和平行坐标显示中的面板进行排序，并根据其数值水平对面板进行着色。
Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率SV模型、序列蒙特卡罗SMC、Metropolis Hastings采样分析时间序列数据
在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。
R语言风险价值：ARIMA，GARCH模型，Delta-normal法滚动估计，预测VaR（Value at Risk）和回测分析花旗公司股票时间序列数据
此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。 WeChat Tenc
Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测Backtest标准普尔指数 S&P500时间序列
此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。
R语言Garch建模常用软件包比较、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化
我们研究波动聚集，以及使用单变量 GARCH(1,1) 模型对其进行建模。
Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用
这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用。
Matlab创建向量自回归（VAR）模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列
var对象指定了p阶平稳的多变量向量自回归模型（VAR(p)）模型的函数形式并存储了参数值。
MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测
使用 garch 指定一个单变量GARCH（广义自回归条件异方差）模型。
R语言极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。
R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波、Metropolis Hastings时间序列分析
在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。
R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据
特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。
R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资
贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。
Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列
在量化金融中，我们学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。
